山竹计算机视觉分级技术：尺寸与颜色判断

"山竹的机器视觉分级方法是利用计算机视觉技术对山竹进行大小和颜色的自动评估。该方法首先在RGB色彩空间中通过双阈值算法对山竹图像进行初步分割，去除背景噪声。随后，通过形态学操作、轮廓追踪以及区域填充等图像处理技术，提取出完整的山竹果实。进一步，通过分析颜色因子G，可以区分出果柄、果蒂和果皮部分。接着，利用果柄和果蒂区域的形心位置来判断山竹的姿势，并依据最大横径作为大小分级的标准。在颜色分级方面，该方法在HSI颜色空间中利用饱和度S和色调H的差值作为指标，实现对山竹颜色的精细化区分。 实验选取了200个山竹样本进行测试，结果显示，山竹直径检测的精度达到了±1.18mm，颜色分级的串级误差比例不超过12%。这种方法对于提高山竹分级的自动化程度和准确性具有重要意义，特别是在农业生产、加工和包装过程中，可以有效提升效率和质量控制。此外，关键词包括山竹分级、山竹缺陷检测以及山竹颜色，表明此研究专注于解决山竹的品质评估问题，结合了计算机视觉技术与农业的实际需求，为同类果蔬的自动化分级提供了参考。" 这篇摘要提到了以下几个关键知识点： 1. **计算机视觉**：这是一种利用摄像头和图像处理技术来模拟人类视觉功能的技术，用于识别和分析图像中的对象和特征。 2. **山竹分级**：通过对山竹的大小和颜色进行自动评估，将其分为不同的等级，以满足不同市场的需求。 3. **双阈值分割**：在RGB色彩空间中，通过设定两个阈值来分离目标和背景，是图像预处理的一种常见方法。 4. **形态学运算**：包括膨胀、腐蚀等操作，用于去除噪声，连接断开的线条，或分离紧密相邻的对象。 5. **轮廓追踪**：识别并追踪图像中物体边缘的过程，有助于精确地提取目标区域。 6. **区域填充**：填充图像中特定区域，以便更好地分离和分析目标对象。 7. **HSI颜色空间**：一种颜色模型，由色调（H）、饱和度（S）和强度（I）组成，更适合于颜色分析和处理。 8. **果柄、果蒂和果皮识别**：通过颜色因子分析，可以区分山竹的不同部分，为后续的大小和颜色分级提供基础。 9. **形状特征**：如形心位置，用于判断山竹的姿势和大小分级。 10. **颜色分级指标**：饱和度S和色调H的差值，可以反映出山竹颜色的深浅和偏向，用于颜色品质的量化评估。 这个方法展示了如何将先进的计算机视觉技术应用于实际的农产品检测，为农业自动化提供了新的解决方案。